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| Kriterium | ![]() Agile Planning Poker | ![]() Agile NoEstimates | ![]() Delivery Monte Carlo Forecasting | ![]() Agile Bucket System |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Schätzungen im Team zu stark auseinandergehen, bringt sie unterschiedliche Erwartungen auf einen gemeinsamen Prüfstand. Sie trennt grobe Komplexität von ungesagten Annahmen. | Wenn Schätzung mehr bremst als nützt, lenkt sie den Fokus auf Fluss, Kleinteiligkeit und echte Durchlaufzeit. Sie ersetzt Vorhersagezwang durch ein Arbeitsmodell, das schneller liefert. | Wenn Liefertermine unsicher sind und Einzel-Schätzungen zu viel Sicherheit vortäuschen, zeigt Monte Carlo Forecasting die Bandbreite plausibler Enddaten. Historische Flussdaten werden so nutzbar, dass Risiko, Wahrscheinlichkeit und Erwartungswert sauber auseinanderhalten bleiben. | Wenn eine größere Menge Arbeit schnell grob geschätzt werden soll, verteilt sie Items in vorgegebene Größenräume. Sie spart Diskussion, ohne die Vergleichbarkeit ganz aufzugeben. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 2-5 min je Item | laufend | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-9 | 2-12 | 1-8 | 3-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Relative Estimates, Assumption Notes, Split Candidates | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Bucketed Backlog, Relative Estimates, Split Candidates |
Tagskeine Überschneidung | SchätzungAgilRelative SchätzungTeam | SchätzungPrognoseFlow | PrognoseFlowDelivery | SchätzungBacklogRelative Schätzung |



